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Enregistrement W4365816867 · doi:10.31234/osf.io/sfubr

Even When Ideologies Align, People Distrust Politicized Institutions

2023· preprint· en· W4365816867 sur OpenAlexaff
Connie J. Clark, Calvin Isch, Jim A. C. Everett, Azim Shariff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistrustIdeologyInstitutionDeferenceSocial psychologyPoliticsPublic institutionSupreme courtPolitical sciencePsychologyPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In three studies (two preregistered; total n = 3,490 ideologically balanced U.S. adults), we examined attitudes toward 40 institutions, organizations, and groups of professionals (e.g., journalists, scientists, the Supreme Court, the World Health Organization, professors, police officers, doctors, the Catholic Church, banks, pharmaceutical companies, psychologists, Facebook), and tested the associations between (1) perceived ideological slant (the percentage of people in those institutions that lean politically left or right), (2) perceived politicization (the extent to which political values impact the work they do), and (3) public trust and willingness to support and defer to the institution’s expertise. Higher congruence between participant ideology and perceived institutional slant predicted higher trust and deference. And higher perceived politicization of institutions consistently predicted lower trust, often with large effect sizes. Similar patterns were observed between institutions, such that the institutions perceived as the most politicized were also the least trusted, with a very large effect, r = -0.76. Studies 2 and 3 found that perceived politicization also predicted lower support and willingness to defer to institutions’ expertise. Across studies, these negative relationships were observed among both participants who shared and opposed the institution’s ideological slant. In other words, even left-leaning participants were less trusting and less willing to support and defer to left-leaning institutions that appeared more politicized, and even right-leaning participants were less trusting and less willing to support and defer to right-leaning institutions that appeared more politicized. Studies 2 and 3 attempted to experimentally manipulate perceived politicization and failed to do so. We thus post this preprint in hopes of initiating discussion of these findings and identifying promising avenues for future research and possible interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,817
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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